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qqplotに信頼区間を追加する方法はありますか?

PCA を使用して視覚化した遺伝子発現値のデータセットがあります。

pca1 = prcomp(data, scale. = TRUE)

私は現在、データの分布を正規分布と照合して異常値を探しています。

qqnorm(pca1$x,pch = 20, col = c(rep("red", 73), rep("blue", 33)))

qqline(pca1$x)

これは私のデータです：

データ = [2.48 104 4.25 219 0.682 0.302 1.09 0.586 90.7 344 13.8 1.17 305 2.8 79.7 3.18 109 0.932 562 0.958 1.87 0.59 114 391 13.2 81 4] 1.2 7.4

95% の信頼区間をプロットして、外側にあるデータ ポイントを確認したいと思います。これを行う方法に関するヒントはありますか？

信頼区間の計算で使用するために t 統計を取得するための Python 関数 (または、存在しない場合は独自の関数を作成する) を探しています。

このようなさまざまな確率/自由度の答えを示す表を見つけましたが、任意の確率に対してこれを計算できるようにしたいと考えています。この自由度にまだ慣れていない人にとっては、サンプルのデータ ポイントの数 (n) は -1 で、上部の列見出しの数字は確率 (p) です。たとえば、両側の有意水準 0.05 が使用される場合n回のテストを繰り返した場合、結果が平均+/-信頼区間内に収まるという95％の信頼度の計算に使用するtスコアを調べています。

scipy.stats 内でさまざまな関数を使用することを調べましたが、上記の単純な入力を許可しているように見えるものはありません。

=TINV(0.05,999)Excel には、たとえば 1000 のサンプルの tスコアを取得するための簡単な実装があります。ここでは、95% の信頼が必要です。

これまでのところ、信頼区間を実装するために使用したコードを次に示します。現在、t スコアを取得するのに非常に大雑把な方法を使用していることがわかります (perc_conf にいくつかの値を許可し、それが正確ではないことを警告するだけです)。サンプル < 1000):

上記のコードの呼び出し例を次に示します。

この出力は次のとおりです。

1000 回のコイン投げの結果が 500 の +/- 3.1% 以内、つまり 469 ～ 531 回の表になることを 95% 確信できます (各コイン投げの確率を 0.5 と仮定)。

また、範囲のt 分布を計算し、必要な確率に最も近い t スコアを返すことも検討しましたが、式の実装に問題がありました。これが関連しており、コードを見たいかどうか教えてください。

前もって感謝します。

ランダムに分布しておらず、右に大きく歪んでいる一連のデータの信頼区間を作成しようとしています。サーフィンをしているときに、(私のデータの) 97.5% パーセンタイルを上限 CL に使用し、2.5% パーセンタイルを下限 CL に使用する、かなり失礼な方法を発見しました。残念ながら、もっと洗練された方法が必要です!

次に、bootstrap、正確には MATLAB bootci 関数を発見しましたが、それを適切に使用する方法を理解するのに苦労しています。

それMが私のデータ (19x100) を含む私のマトリックスであるとしましょう。

bootci を使用して、ベクトルのすべての行の非対称CIを計算するにはどうすればよいですか?Mean

注: 以前、私はこの非常に間違った方法で CI を計算していました:Mean +/- 2 * StdDev残念なことに!

R と Matlab で CI を計算する方法は知っていますが、新しい webapp では、実装を簡単にするために、いくつかの c++ コードまたは c# を使用したいと考えています。

非常に簡単な方法は、信頼区間の境界として 5 番目と 95 番目の分位数を使用することです。変位値計算のコード例は次のとおりです: http://cplusplus.happycodings.com/Beginners_Lab_Assignments/code52.html

私の質問は、BCa で CI を計算するための c++ または c# のコードはありますか?

2.5 パーセンタイルと 97.5 パーセンタイルを使用して 95% の信頼区間を生成し、異なる 3 つのグループからいくつかのデータにモデルを適合させました。

95% 信頼区間が重ならない場合、少なくとも p<0.05 の値の間に有意差があることがわかっています。次のグループ間のペアワイズ比較の正確な p 値を計算したいと思います。

どんな助けでも大歓迎です！

私はいくつかの研究に関するデータのコレクションを持っています。各研究について、性別による変数の平均と、これが有意に異なるかどうかに興味があります。各研究について、男性と女性の両方の平均と 95% の信頼区間があります。

私がやりたいことは、これに似たものです：

いくつかの種類のドットプロット (dotplot、dotplot2、Dotplot) を使用しましたが、うまくいきませんでした。

Dotplotfromを使用しHmiscて、1 つのシリーズとそのエラーバーを取得できましたが、2 番目のシリーズを追加する方法がわかりません。

ここでDotplot与えられたアドバイスに従って、エラーバーの垂直端を使用して取得しました。

ここに私が使用しているコードの実例があります

これは、データの 3 つの列、男性の平均 (avgm)、および 95% 信頼区間の下限と上限 (lowerm と upperm) をプロットします。同じ研究のために、女性の被験者（avgf、lowerf、upperf）に対して同じ仕事をする他の3つのシリーズがあります。

私が得た結果は次のようになります。

何が欠けているか、一言で言えば：

1. 同じ研究の他の 3 つの変数で定義された平均と信頼区間を使用して 2 番目のシリーズ (avgf) を追加する

2. 垂直方向のジッターを追加して、一方が他方の上にならないようにしますが、読者はそれらが重なっても両方を見ることができます。